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2020年のモバイル広告に期待されること:専門家の声

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2020年のモバイル広告に期待されること:専門家の声

新年は常に、新たなチャレンジと素晴らしい機会をもたらしてくれます。2019年末が速くも近づき、APACでの12名のモバイルマーケティング専門家が2020年のモバイル業界の展望についてお話しいただきました。予想やトレンドを期待しないでください - 熟練の専門家の現実の見通しのみを提示していただき、何を考えているのか、そしてこの先1年で起こることで目にしたいと思うことをシェアしていただきます。

拡大するAIの応用、実際の価値を提供するためにさらに顧客に接する必要性から、この業界におけるさらなるイノベーションや阻害に至るまで、翌年のアプリマーケッターの世界を形成する正に重要なトピックスを目にすることをご期待いただけます。

モバイル広告に関して言えば、2020年に向けてアジアの専門家が考えていることを聞いてみましょう。

CHIN DONGBINさん(FLEROGAMES社、UAチーム代表)

UAのソリューションは、益々洗練されたものになってきており、我々は社内のマーケティングマネージャーの能力を向上させる方法について考えています。我々は各アプリとジャンルに対する適切な戦略を達成するために効率的に業績を評価し、意思決定を行う方法に非常に関心があります。

私が気になることは、マーケティングしている商品を考えることなく、すべての問題を解決することができる公式のように、戦略と執行が適用されるトレンドです。この種の方向性があれば、長期的には社内マーケティングマネージャーはもはや必要なくなるという懸念があります。

JEFFさん(中国の主要モバイルゲーミング企業、マーケティングリーダー)

マシーンラーニングが大きなトピックスであり、それで将来、ほとんどのオプティマイザーの仕事がなくなる可能性があります。

JINA HANさん(W CONCEPT KOREA、マネージャー)

今では多くの企業がアプリを主要なビジネスエリアとしてとらえているため、アプリはモバイルウェブよりも重要なものになっているようです。2019年に弊社はアプリ内マーケティングへの投資を増やし始めました。2020年に向けては、弊社はアプリマーケティングへさらにシフトしていく準備を行っています。2020年に行おうとしていることは、顧客保持力を高め、再ターゲット化、ターゲット化の高度化、そして優位性のあるコンテンツ作成です。

弊社には、アプリの再エンゲージメントを進め、ターゲット化を自動化するソリューションを活用する計画があります。また、パフォーマンスマーケティングとブランド化を融合することを計画しており、各ターゲットに異なるコンテンツの表示を可能にするこの戦略に適したメディアプラットフォームを見つけることにしています。同時に、弊社は同じ理由でクリエイティブコンテンツの多様化を準備を進めています。さらに、営業をサポートする「ショッピング可能な」コンテンツを作るためにSNSやYouTubeに投資を増やすことにしています。

以前は、モバイルアプリの購入者の大半は20代から30代でした。未だに、40代以上のユーザーもモバイル上での購入を増やしていると聞いており、目にしています。このため、そうしたアプリ環境に向けた動きは心強く感じています。40代のユーザーは弊社の核となるターゲットではありませんが、弊社は適切なメディアパートナーのサポートを受け、こうしたユーザーに適切な商品をターゲットに示していくために対象を広げたいと考えています。

コンテンツの消費は、YouTubeなどの動画チャンネルで増え続けているため、チャンネルの拡大と活用に対して多くのニーズがあります。2019年の時点では、ユーザーが興味を持つかもしれないトレンドに向けて、誰がより素早くコンテンツを動かすことができるのかを把握することが重要になります。

JOOYOUNG KIMさん(ユーザー獲得マネージャー)

現在、私が考えているいくつかのポイントがあります。その中にあるのが、DSPメディアの活用を高めるトピックスです。(FacebookやGoogleへの依存が低く、それでも全体としてより高いパフォーマンスを上げているもの)それに沿って、企業の内部ユーザー情報(DMP)顧客を活用することによりマーケティングの結果を高めるニーズがあります。私は特に、他社がこのことにどのようにアプローチしているかを理解することに関心があります。最後に、2020年の主要重点の1つは、ROASまたはROASの可能性があるユーザーにリーチし、獲得する方法です。 私は、ユーザーとロイヤルユーザーに支払うことを言っているのです。

私は、マーケティングパフォーマンス分析の効率性向上、特にマーケティングパフォーマンス分析の結果を成長ハッキングの観点からビジネスや開発にリンクさせることを楽しみにしています。

今日、我々が見ているものとは異なる形の新たな広告詐欺が出てくると予想しています。常に新たな詐欺行為が出てくるようです。

LINUS ANTLOVさん(HAPPYFRESH、パフォーマンスマーケティングおよびマーケティング分析責任者)

2020年に弊社の注目に値するいくつかのトピックスがあります。FacebookとGoogleの両者は、キャンペーン予算最適化と機械化アプリキャンペーンに向けて動いており、AIとマシーンラーニングが広告主にとって中心となるテーマになっていくと見ています。広告主は、マシーンラーニングプロセスに適応し、それをサポートする方法を学ばなければならなくなります。その結果、どのターゲットが広告に最もよく反応するのかをマシーンラーニングが定義する一方で、強力な広告クリエイティブやコピーライティングが広告においてさらに突出した役割も果たしていくと確信しています。

2020年のもう一つの大きなトピックスは、再ターゲット化です。益々、多くの広告主やブランド企業がモバイルに頼るようになってきており、ユーザーは新たなアプリで過剰に負担を抱えた状態になっています。雑音を排除し、関係を保つために、徐々に増加するROASを推進することを重点的に行う信頼性の高い再ターゲット化パートナーを持つことを信じています。これは、顧客が弊社のアプリのリマインドを受け、それに確実に関わり続けてもらうための重要な取り組みとなります。簡単に言えば、再ターゲット化:御社がやらなければ、競合他社がやります。

従来、マーケティングの役割は、そのブランドが約束することを「売る」ということです。この意味においては、2020年に、ブランドが顧客にこの約束を確実に果たすことがマーケティングの義務となると確信しています。マーケッターが従来の広告の先を見通し、顧客の体験にさらに関わり、ブランドがその約束通りに確実に提供できるよう他の部門を関与させる必要があります。

我々は、モバイルアプリに売り上げを起因させることができるモバイルおよびデスクトップウェブが出てくることを最もエキサイティングに思っており、そのアプリは我々が理解すべきAppsFlyerで密接に作業を行うものです。これで、ウェブが当社のアプリのコンバージョンに及ぼす影響を完全に把握し、結果として、弊社のモバイルアプリの成長を増強することができるようになります。

広告の競争と複占を超える拡張性が現在、我々の念頭にある2つのトピックスです。広告コストは、モバイルアプリマーケティングについては複占状態で(FacebookとGoogle) で増加しているため、広告主は、マーケティングROIの黒字確保のため、他の拡張性のあるプログラム可能なパートナーを見つけることが必要となります。我々は、顧客をそのライフサイクルの間に導くことができるようにするため、ユーザー獲得と再ターゲット化の両方を行うことができるパートナーに広告支出を増やしていくことになると確信しています。

MINCHEOL BAE, SR.さん(BIRDVIEW、マネージャー)

スムーズなユーザーループです。我々は動画資産の利用への関心の高まりに気づいています。将来、議論になる主なポイントは、ブランド化とブランド化に関するクリエイティブについてです。

翌年に向けたトップの重点事項は、動画資産によるパフォーマンスの最大化です。そのため、主要なトピックスはこうした動画資産の品質、リソース、そして効率性となります。

SALLYさん(中国のティア1のクロスボーダーEコマースプラットフォーム、再ターゲット化のマーケティングリーダー)

インターネットの商品購買層の配当の減少と共に、再マーケティングは益々重要になってきています。

SAMUEL NAMさん(REMAKE、CEO)

我々はクリエイティブの最適化と自動化に全てを賭けています。広告のデザインに最終的に適用されるマシーンラーニングに対して十分成熟したディープフェイクに見られるようなある程度のコンピュータの視覚テクニック、および文の生成モデルです。弊社のチームは、1) CROLOと称される新たなデザイン自動化サービスを構築することによって技術的に、そして2) 完全にデータ駆動型となるデザインチームを再編成することによって組織的に、この波に向けて準備をしています。

私は、再結合とリメイク間のさらなるコラボレーションを楽しみにしています。「革命を起こして('REvolutionize')」行きましょう。

2019年は多くが2018年のリプレイのようです。私は2020年にやって来るさらなるイノベーションが出てくることを期待しています。

SEBIN IMさん(DEVSISTERS CORP、マーケティング担当ディレクター)

最近、Fake Adsによって代表されるクリエイティブのトレンドに注意深く注目しています。

我々はAIとAdTechの組み合わせが開花すると期待しており、それはFacebookのAutomated App Adsを含め、広告主に便利さとパフォーマンスの両方をもたらします。

我々は、エンドユーザーによるフェイク広告クリエイティブに対する抵抗の高まりを受けた広告の反応レートにおける変化も懸念しています。

越智将平さん(ナノ・ユニバース株式会社、法人企画本社ウェブ戦略部、ゼネラルマネージャー)

大規模なポテンシャルを見せてきた日本のモバイルeコマース市場は、成長が減速すると予測されています。さらに正確に言えば、SEMへの投資からのトラフィックに依存していたブランドは限界に直面することになります。

顧客行動に注目すべき特定の現象があります。それはオンライン/デジタルとリアル/オフラインの境界線がほぼなくなっているこということです。さらに正確に言えば、ユーザーはまず、オンラインで商品を見て、実店舗に来て、商品を試着し、検討し、オンライン/デジタルに戻り、購入します。

そうは言っても、我々は、モバイルアプリ内でそうした顧客の行動の流れのすべてを支援し、オリジナリティがあり、ストレスが無いショッピング体験て商品を提供すべきです。言い換えれば、モバイルアプリの利用は、eコマースに限定されませんが、実際のオフラインのリアル店舗の2020年のトレンドになるでしょう。

オギタ・シュウヘイさん(SEPTENI AMERICA INC、執行役員)

翌年は2020年の東京オリンピックであるため、市場や提供されるサービスの両方において変化を目にすると予測しています。日本では、「働き方改革」が政府と民間セクターの両者により推進されています。労働時間の短縮や結果達成へのこの重点策は結果的には、趣味やレジャーに費やす時間を増やすことにつながります。

我々は、2019年に比較した時に、このトレンドが趣味やエンターテインメントセクターにおける支出増につながると予想しています。それに応じて、このセクターには大きな市場の機会があり、マーケティングニーズのスケールは、垂直関係においても拡大していくと確信しています。

広告とハイテクエリアにおいては、音声広告、OOHの多様化、そしてオンラインおよびオフラインのイベントの統合において広く発展することを楽しみにしています。

一方、広告主は将来、益々多様化する難題に直面することに準備すべきであると思います。

そうは言っても、グローバルな広告代理店として、弊社は市場の変化や多様化に対応し、メディア事業やクリエイティブを超えたニーズを満たす柔軟性のあるサービスを提供すべく、取り組んでいくことにより、リターンを最大化するために広告主を引き続きサポートしていきます。

WEIHAO ANGさん(MYTONA、リードUAマネージャー)

2020年に向けては、AI技術と市場の発展が引き続き、業界における最も重要な発展の1つとなっていきます。マーケティングファネル全体を網羅することができるAIツールは、より多くのプレイヤーがその技術を採用し始めると、貴重なツールとなり、自動化が発展し続けます。ソーシャルメディアやコンテンツ共有プラットフォームはおそらくは引き続き、モバイルマーケティングを支配していくでしょう。

モバイル空間においてより多くの破壊を目にすることを期待しています。ゲームにおけるイノベーションのペースは近年、減速してきましたが、より革新的なゲーム、コントロールメカニクス、そしてAR/VR空間における継続する発展が業界を大きく向上させていくでしょう。 デバイス製造業者はデバイスとやりとりする様々な方法を展開しており、おそらく、我々は、商品とやりとりする方法として、こうした新たな方法を活用する多くのゲームやサービスが出てくるでしょう。

モバイル空間での強いプレゼンスとブランド化を通して、さらに大規模なパブリッシャーがモバイル市場を支配し続け、小規模企業が割って入り、さらに目立つことができるチャンスは少なくなると予測しています。テクノロジーのバトル、そしてUAツールとプラットフォームの一貫した製品イノベーションは、我々のような消費者に対して多くのメリットをもたらします。また、我々はモバイルマーケティング空間内での優位性を向上させるために、より信頼性のあるトラフィックソースとテクノロジーが生まれることを望んでいます。

注:回答の一部は長さや明確性のために編集されました。この特集記事のためにお時間を割いていただき、専門知識を提供いただきました全ての専門家の皆様に特別に感謝いたします。

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Retargeting lexicon
Programmatic Advertising

The automated process of buying and selling advertising space through digital platforms.

View-Through Attribution
view-through-attribution

Refer to: Attribution Methodology

Uplift Test | アップリフトテスト
uplift-test

Remergeが実施するランダム化比較試験で、1つまたは複数の広告の増分効果を測定するためのテスト。

参照:ランダム化比較試験 (RCT)

Uplift Report | アップリフトレポート
uplift-report

アップリフトテストの結果をまとめたRemergeのレポート。オーガニックやその他のマーケティングドリブンなコンバージョンに加え、発生した増収益を提示。また、広告費、グループサイズ、コンバージョン量、コンバーター、グループごとの収益などの観測値や、その他の指標も含まれている

SKAdNetwork (SKAN)
skadnetwork

Store Kit Advertising Networkの略。Appleが提供するモバイルアトリビューションをトラッキングするための計測フレームワーク。2018年に導入され、2020年のiOS 14.5アップデートで広く実装された。

Segment | セグメント
segment

位置情報、人口統計、アクティビティレベル、購入・課金額、最後に特定のアプリを開いたのはいつかなど、共通の属性に基づくユーザーのグループ。

Retention Rate | リテンションレート
retention-rate

インストールやリエンゲージメントなどのイベント後、一定期間内にアプリ内でアクティブになったユーザーの割合のこと。定着率、継続率、顧客維持率ということもある。

Retargeting | リターゲティング
retargeting

広告主が、既存のユーザーに対して、同じデバイス内の他のアプリを通じてエンゲージするために使用するマーケティングチャネルの一つ。通常、ユーザーに特定のApp内イベント(購入、ゲーム内通貨の購入、初回注文など)を完了させるよう促すことなどが目的とされる。従来のリターゲティングの方法は、AAIDやIDFAなどのユーザーIDに依存している。

Reshuffle | リシャッフル
reshuffle

リシャッフルとは、テストグループやコントロールグループに属していたユーザーをランダム化し、マークすることを指す。

インクリメンタリティ測定では、特定のアプリケーションでグループをリシャッフルすることで、あるグループには広告が表示されないのに、他のグループには常に広告が表示されるという、時間の経過によるバイアスを集計することが可能になる。

リシャッフルは、測定が長期間にわたって実施されている場合や、広告配信の設定、セグメンテーション、クリエイティブ戦略などに大幅な変更があった場合に有効な手段。

Real-Time Bidding | RTB (リアルタイム入札)
real-time-bidding-rtb

広告枠を瞬時にプログラマティックオークションで売買するプロセス。RTBでは、広告バイヤーが広告枠に入札し、落札されると即座にバイヤーの広告が表示される。広告主やDSPなどのデマンド側は、複数の配信元から広告枠を最適に購入することができる。

Randomised Controlled Trial | ランダム化比較試験 (RCT)
randomised-controlled-trial-rct

特定の集団を無作為に、できるだけ類似した2つのグループ、すなわちテストグループとコントロールグループに分ける方法。

その他の記事
Queries Per Second | QPS (1 秒あたりのクエリ数)
queries-per-second-qps

DSPが入札を決定(広告配信)するために1秒間に処理できる件数。QPSが高いほど、リーチできるオーディエンスが増えるとされる。

Publisher | パブリッシャー
publisher

アプリマーケティングにおいて、パブリッシャーとはアプリデベロッパーのことであり、アプリ内に広告を掲載することで費用を得ることができる。例えば、広告主はアプリYを通してユーザーにリーチしたいので、アプリYに広告を表示するための費用を(パブリッシャーに)支払う。

その他の記事
Public Service Announcement Ads | PSA広告 (公共広告)
public-service-announcement-ad-psa-ads

寄付や交通安全の呼びかけなどのPSA広告をコントロールグループのデバイスに表示するインクリメンタリティ測定手法。実際の広告を配信することで、コントロールグループ内で広告が表示されたはずのデバイスの情報を得ることができる。表示されていないデバイスは、ノイズを減らすために測定から除外される。

Probabilistic Attribution | 確率的アトリビューション
probabilistic-attribution
Organic Behaviour | オーガニックビヘイビア
organic-behavior

特定のマーケティング活動に直接起因しないユーザーの行動。

Multi-Touch Attribution | マルチタッチアトリビューション
multi-touch-attribution
Mobile Measurement Partner | MMP (モバイル計測パートナー)
mobile-measurement-partner-mmp

アプリマーケティングにおいて、MMPとは、アプリ内やアプリに到達するまでの行動を計測することに特化したサービスプロバイダーのことを指す。アプリデベロッパーは、アプリにMMPを組み込むことで、特定の画面での滞在時間、流入元、アプリの起動頻度などのユーザー行動やApp内イベントをトラッキングできる。

Lifetime Value | LTV (ライフタイムバリュー)
lifetime-value-ltv

アプリのインストールを起点とし、ユーザーとブランド間の取引開始から終了までの期間全体において、ユーザーがアプリデベロッパーにもたらした収益の総額を算出したもの。ユーザーのロイヤルティーが高いほど、LTVが高いとされる。「顧客生涯価値」と訳される。

Last-Click Attribution | ラストクリックアトリビューション
last-click-attribution
Key Performance Indicator (KPI)
key-performance-indicator-kpi

ある施策の目標達成の効果を評価するために用いられる主要な指標。プログラマティック広告では、各広告配信の目標や性質によって、一般的な成果指標の種類が異なる。ROAS、CPA、リテンションレートなどがある。

Intent-to-Treat (ITT)
intent-to-treat-itt

インクリメンタリティ測定手法の一つで、コントロールグループ・テストグループの全ユーザーの行動を比較する。追加コストがかからず実施しやすいが、ノイズが比較的多く、RTB環境下での正確性に欠ける。

コントロールグループ内のユーザーには完全に広告を配信しないが、テストグループ内のユーザーには、広告接触ユーザーと非接触ユーザーの両方が含まれる。

Incrementality | インクリメンタリティ
incrementality

オーガニックやその他のマーケティング活動の上に、特定の広告配信の影響を測定する方法

Incremental Revenue | 増分収益
incremental-revenue-irevenue

広告配信によって直接発生した収益の推定値。

計算式
テストグループからの収益-コントロールグループからの収益=増分収益

Incremental Return On Ad Spend (iROAS)
incremental-return-on-ad-spend-iroas

広告配信の費用対効果を算出する際に使用するKPI。増分収益と広告配信に費やした金額との関係を評価するために用いられる。通常、パーセンテージで表記される。

計算式
パーセンテージ:[増分収益 ÷ 広告費]×100 = iROAS%
比率:増分収益 ÷ 広告費 = iROAS

その他の記事
Incremental Cost Per Action | 増分CPA (iCPA)
incremental-cost-per-action-icpa

増分CVのコストを評価するために使用されるKPI。

計算式広告費 ÷ [テストグループの行動 - コントロールグループの行動] = 増分CPA

Incremental Conversions | 増分CV
incremental-conversions

広告配信によって直接引き起こされたコンバージョンの推定量。

計算式
テストグループのCV数 - コントロールグループのCV数 = 増分CV

In-App Event | App内イベント
in-app-event

ログイン、登録、チュートリアルの完了、購入・課金など、ユーザーがアプリをインストールしてからアプリ内で行った行動のこと。これらのイベントは、MMPでトラッキングが可能。

Impression | インプレッション
impression

広告を広告掲載場所に表示すること。注意点として、インプレッションは、必ずしも広告の内容が閲覧されたことを意味するわけではない。

Identifier for advertisers (IDFA)
identifier-for-advertisers-idfa

Appleが生成し、すべてのiOSデバイスに割り当てられた一意のランダムなデバイスID。広告主はこのIDにアクセスすることで、アプリ間でのユーザーの行動をトラッキングし、パーソナライズ化された広告を表示したり、広告のインタラクションを特定したりすることができる。2021年4月にATTが導入されて以降、広告主がIDFAにアクセスするにはユーザーの許諾が必須となった。

Ghost Ads
ghost-ads

コントロールグループのユーザーに、プラットフォーム上の別の広告主が掲載した広告を表示することで、クリックやインプレッションのコストを削減するテスト手法。その際、コントロールグループの行動には「Ghost Impression」のマークが付き、どのコントロールグループのユーザーが広告と接触したかという情報を得ることができる。

General Data Protection Regulation | EU一般データ保護規則 (GDPR)
general-data-protection-regulation-gdpr

EU(欧州連合)およびEEA(欧州経済地域)におけるデータ保護とプライバシーに関する法律に基づく規制で、企業や組織によるデータの保存と使用方法についてユーザーに管理権限を付与するもの。GDPRを遵守するために、プログラマティック広告に携わる企業・組織は、データの保存と使用方法についてユーザーに明確に伝える必要がある。ユーザーが企業や組織のデータ処理に同意することで、ターゲティング広告が可能になる。

Exposure Rate | 露出率
exposure-rate

アップリフトテスト中に広告配信のターゲットとしたテストグループ内のユーザー総数に対し、少なくとも1回広告が表示されたテストグループ内のユニークユーザーの割合のこと。例えば、1,000人中900人のユーザーに広告が表示された場合、露出率は90%となる。

参照:アップリフトテスト

Deterministic Attribution | 確定的アトリビューション
deterministic-attribution
Deeplink | ディープリンク
deep-link

アプリのマーケットプレイス(Google PlayやApple Store)ではなく、アプリ内の特定の場所やページにユーザーを直接誘導するためのリンク。ディープリンクは、コンバージョンポイントに到達するために必要なステップを省き、ユーザーを目的のアクション(購入完了、コインの購入、注文など)が実行できる場所に直接誘導できるため、ユーザビリティの改善やコンバージョン率の向上が期待される。リターゲティング広告配信には必要な要素。

Test Group | テストグループ
test-group

アプリマーケティングにおいて、テスト時に特定の広告が表示される可能性のあるデバイス群のことを指す。これらのデバイスでの行動は、コントロールグループのデバイスでの行動と比較される。

比較:コントロールグループ

Control Group | コントロールグループ
control-group

アプリマーケティングにおいて、テスト時に特定の広告が表示されないターゲット層内のユーザー群のことを指す。これらのユーザーの行動は、テストグループ内のユーザーの行動と比較される。

比較: テストグループ

Contextual Targeting | コンテクスチュアルターゲティング
contextual-targeting

位置情報(国、都市、郵便番号)、言語設定、モバイルOS、デバイスモデル、およびパブリッシャー情報などのコンテキスト情報のみを使用したターゲティングの一種。固有のデバイスIDのトラッキングに制限がかかったことにより、代替手法として注目されている。

California Consumer Privacy Act | カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA)
california-consumer-privacy-act-ccpa

米国カリフォルニア州の住民のプライバシー権や消費者保護を強化する法案。2020年1月1日に施行。
CCPAは、消費者に以下の権利を提供する:
- 自身のどのような個人データが収集されているかを知ること。
- 自身の個人データが販売または開示されているかどうか、そして誰に対してかを知ること。
- 個人データの販売に反対すること。
- 自身の個人データにアクセスすること。
- 事業者に対して、その個人から収集された個人データの削除を要求すること。
- プライバシー権を行使しても、サービスや価格が同等であること。

Attribution Window | アトリビューション期間
attribution-window

広告のクリックまたはインプレッションに基づいたコンバージョンを特定するために考慮される時間枠を指す。アトリビューション期間は、広告主が設定した期間。例えば、ユーザーがある広告をクリックしたがすぐにコンバージョンに至らない場合でも、決められたアトリビューション期間内にコンバージョンに至った場合は、その広告がコンバージョンに貢献したと特定することができる。

Attribution Provider | アトリビューションプロバイダー
attribution-provider-ap

ユーザーのアプリ内行動を正しいメディアソースに割り当てるために、アプリ内計測を行いデータを提供するサードパーティ。一般的にはMMP (Mobile Measurement Platform) やDMP (Data Measurement Platform) と呼ばれる。アトリビューションプロバイダーは、①ユーザーがどこから来たかを特定、②現在のセッション (アプリ内遷移) と今後のすべてのセッションにおいて、そのユーザーからのすべての行動とコンバージョンを追跡することを可能にする。

Attribution Methodology | アトリビューション手法
attribution-methodology

コンバージョンがどのクリックやインプレッションを経由して達成されたか特定するプロセスを指す。一般的なアトリビューション手法には以下のものが挙げられる:

  • クリックスルーアトリビューション (Click-Through Attribution) - ユーザーのクリック行動に基づいて、コンバージョンに至った媒体を特定する手法。
  • ビュースルーアトリビューション (View-Through Attribution) - ユーザーへ配信された広告インプレッションに基づいて、コンバージョンに至った媒体を特定する手法。
  • 確定的アトリビューション (Deterministic Attribution) - 固有のデバイスIDに基づき、特定のクリックまたはインプレッションからユーザーがコンバージョンに至った媒体を特定する手法。従来のトラッキングID可能な広告配信で有効。
  • 確率的アトリビューション (Probabilistic Attribution) - 言語、タイムゾーン、IPアドレス、OSバージョンなどの基本的なデバイスデータに基づいて、特定のクリックまたはインプレッションに由来するユーザーのコンバージョンの可能性を特定する手法。No-ID(デバイスIDを用いない)で広告配信する場合に適用。
  • ラストタッチアトリビューション (Last-Touch Attribution) - ユーザーの最後の行動(例:アプリの起動、課金など、クライアントが目標とするコンバージョン)と、それに対応する広告のクリックまたはインプレッションとの間で整合性を確立させることで、コンバージョンに達した媒体を特定する手法。広告A、広告Bの2つの広告を見たユーザーが、広告Aを通じてコンバージョンに至った場合、その広告Aを配信したDSPに、コンバージョンイベントに対して100%の貢献度が割り振られる。
  • マルチタッチアトリビューション (Multi-Touch Attribution) - コンバージョンに至るまでのすべてのタッチポイントの貢献度を決定する手法で、マルチチャネルアトリビューションとも呼ばれる。1つの広告に100%の貢献度を割り振るのではなく、マルチタッチアトリビューションでは、コンバージョンに至るまでにユーザーが接触したすべての広告チャネルで貢献度を分ける。
Attribution | アトリビューション
attribution

広告を通じてコンバージョンに至るまでにユーザーが一定期間内に接触したタッチポイントから、コンバージョンに貢献した媒体を特定する方法。

その他の記事
App Tracking Transparency (ATT)
app-tracking-transparency-att

Appleが提供するプライバシーフレームワークで、iOSデバイスに割り当てられるデバイス固有の識別子であるIDFA(Identifier for Advertiser)にアクセスする前に、ユーザーからトラッキングの諾否を得るプロセスを管理する仕組み。2021年4月にリリースされたiOS14.5より導入された。ユーザーの許諾が得られない限り、広告主は、IDのトラッキングができず、パーソナライズ化された広告配信などができなくなる。

App Monetization | アプリの収益化
app-monetization

アプリパブリッシャーが自社のアプリから収益を得るための戦略。アプリ内広告、有料メンバーシップ、プレミアム機能または広告なしの体験に対する課金などによって成立する。ゲームアプリの中には、ダウンロードやプレイ自体は無料でも、ユーザーが次のレベルに早く進むために課金する必要がある場合などがこれに当てはまる。

Android Advertising identifier (AAID)
android-advertising-identifier-aaid

Androidデバイスに割り当てられるデバイス固有の識別子で、Googleが生成していることから、Google Advertising Identifier (GAID) とも呼ばれる。広告主はAAIDを使用してアプリ間でのユーザーの行動を追跡することで、パーソナライズ化された広告を表示し、広告のインタラクションを特定することができる。

Advertisers | 広告主
advertisers

広告主とは、広告を適切なタイミングで適切なメッセージを適切なオーディエンスに配信することで、売上やリードを獲得することに注力する個人または法人を指す。

モバイル広告業界では、広告主はエンドクライアントとなり、広告を通じてアプリの収益化(プロモーションやグロース)を行う。

Causal Impact Analysis | Causal Impact分析
causal-impact-analysis

統計的因果推論の最新の手法の一つとされ、Googleが開発した、デバイスIDなしで機能する計測フレームワーク。他のキャンペーンやオーガニックCVの影響を排除し、1つ以上のCVイベントの増分アップリフトを測定するもの。IDレスでの広告配信効果を評価するために使用される。

テレビ広告の効果測定と同様に、識別可能なサブマーケット(テストグループ)で広告配信を実施し、他のサブマーケットには露出させない(コントロールグループ)ことを原則とする。

Ghost Bids
ghost-bids

Ghost Adsのコンセプトをベースとする、よりリターゲティング広告配信に適したインクリメンタリティ測定手法の一つ。ノイズを減らすために、テストグループとコントロールグループ内のユーザーのうちRTBでリーチできるユーザーを比較する。テストグループには通常通り入札が行われるが、コントロールグループには「Ghost Bids(入札対象のユーザーではあるものの最終的には入札しなかった)」で結果を比較する。

Return on Advertising Spend | ROAS (広告費用対効果)
return-on-advertising-spend-roas

広告施策によって得られた収益と、それに費やされた広告費の関係を測定するKPI。

計算式パーセンテージ:
[収益÷広告費]×100=ROAS%
割合:売上高÷広告費=ROAS

参照:iROAS

Supply-Side Platform | サプライサイドプラットフォーム (SSP)
supply-side-platform-ssp

パブリッシャーと連携し、アドネットワーク上で広告在庫を販売する企業やそのサービス。

⇄ デマンドサイドプラットフォーム (DSP)

Demand-Side Platform | デマンドサイドプラットフォーム (DSP)
demand-side-platform-dsp

広告主に代わって、アドネットワーク上の広告在庫(インベントリ)を買い付ける企業やそのサービス。DSPのプラットフォームは、広告主が希望する広告枠を特定し、そこにリアルタイム入札 (RTB) を行うように構築されている。

⇄ サプライサイドプラットフォーム (SSP)

Open RTB
open-rtb

複数のパブリッシャーの広告在庫を、DSPがリアルタイムで入札できるデジタルマーケットプレイス。

参照:RTB (リアルタイム入札)

Self Attributing Networks (SANs)
self-attributing-network

Metaグループ (Facebook, Instagramなど)、Snap、Twitterのように、サードパーティのMMPを介さずに、内部で独自にトラフィックのアトリビューションを計測する機能を持つアドネットワーク。

Variable Bidding
variable-bidding

ユーザーのアプリ内行動パターン、コンテキスト情報、時間帯、広告掲載実績に基づいて入札価格を動的に調整すること。

Dynamic Product Ad | ダイナミックプロダクト広告 (DPA)
dynamic-product-ad-dpa

ダイナミック広告とも呼ばれ、ユーザーの行動やフィードから取得した情報に基づいて動的に編成される広告のこと。例えば、ユーザーが商品Aを閲覧した場合、商品Aに関連する他の商品が自動で広告表示される仕組み。このタイプの広告は、各ユーザーに合わせた広告体験を提供することができるため、Eコマースやフードデリバリー、旅行業界などで多く利用されている。


Real-Time Audience Segmentation
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リアルタイムのイベントに基づいてオーディエンスを個別のセグメントに分割することで、ターゲットを絞った広告が可能になり、ユーザーの行動パターンや好みに合わせた広告が可能になります。

User Acquisition | ユーザー獲得 (UA)
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アプリに新規ユーザーを呼び込むために行うモバイルマーケティング施策のこと。有料UAは、モバイル広告ネットワークやソーシャルメディアチャンネルに掲載される広告を指し、オーガニックUAは、ASO (アプリストアの最適化) や広告主自身のチャンネルでのプロモーションが含まれる。

Programmatic Advertisement | プログラマティック広告
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デジタルプラットフォームを通じてリアルタイムに広告枠の売買(入札・広告表示)を行う自動化された仕組み。

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